Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Journal of Artificial Intelligence and Digital Business
Yasmin, Nazhifa Naura
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Interpolation Searching Algorithm Vs Algoritma Pencarian Tradisional: Analisis Efisiensi Memori dan Waktu Komputasi Yasmin, Nazhifa Naura; Sofia, Lailatul; Sabrina, Arum Rahma Putri; Putri, Adhystha Az-Zahra; Pujiono, Imam Prayogo
Jurnal Sistem Informasi dan Sistem Komputer Vol 10 No 2 (2025): Vol 10 No 2 - 2025
Publisher : STIMIK Bina Bangsa Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51717/simkom.v10i2.857

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan efisiensi memori dan waktu komputasi tiga algoritma pencarian: Sequential Search, Binary Search, dan Interpolation Search dalam bahasa C++. Pengujian dilakukan pada dataset terurut tanpa duplikasi sebanyak 100, 1.000, dan 10.000 data. Hasil menunjukkan Sequential Search paling hemat memori dengan rata-rata 12 byte pada semua dataset. Binary Search mencatat konsumsi memori tertinggi, terutama pada data besar (112 byte). Dari sisi waktu komputasi, Interpolation Search unggul pada dataset sedang (0,011 detik), sedangkan Sequential Search lebih cepat pada dataset kecil dan besar (0,019 dan 0,018 detik). Binary Search menunjukkan waktu komputasi paling tinggi (hingga 0,040 detik). Hasil ini menunjukkan bahwa pemilihan algoritma perlu mempertimbangkan ukuran dan pola distribusi data untuk mencapai efisiensi optimal.
Fuzzy Assessment untuk Mengukur Burnout Mahasiswa dengan Dukungan Basis Data Terstruktur Sofia, Lailatul; Yasmin, Nazhifa Naura; Sabrina, Arum Rahma Putri; Utomo, Surya Ardhiartha Putro; Nugroho, Dicky Anggriawan; Pujiono, Imam Prayogo
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.4157

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat burnout mahasiswa Informatika UIN K.H. Abdurrahman Wahid Pekalongan dengan menerapkan logika fuzzy Mamdani yang didukung basis data terstruktur. Burnout akademik, yang dipengaruhi oleh beban tugas, tingkat kelelahan, dan motivasi belajar, merupakan kondisi subjektif yang sulit diukur secara pasti karena berada pada spektrum kontinu. Untuk menangani ketidakpastian tersebut, penelitian ini menggunakan proses fuzzifikasi, inferensi Mamdani, dan defuzzifikasi guna menghasilkan nilai burnout dalam kategori rendah, sedang, atau tinggi. Data diperoleh melalui kuesioner skala Likert, kemudian diproses menggunakan model fuzzy agar pemetaan burnout lebih fleksibel dan mendekati pola penilaian manusia. Selain itu, penelitian ini merancang model basis data pada level konseptual, logikal, dan fisikal untuk memastikan proses penyimpanan dan pengelolaan data berlangsung konsisten, terintegrasi, serta mudah diakses. Implementasi basis data menggunakan MySQL memungkinkan hasil perhitungan fuzzy tersimpan secara sistematis dan mendukung analisis lanjutan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi logika fuzzy dan basis data mampu memberikan gambaran tingkat burnout yang lebih terstruktur serta mempermudah analisis respons mahasiswa. Namun, temuan ini tidak dapat digeneralisasi karena sampel penelitian terbatas pada 31 mahasiswa Informatika UIN K.H. Abdurrahman Wahid Pekalongan. Pengukuran burnout melalui sistem fuzzy juga tidak dapat dijadikan penilaian mutlak, sebab faktor psikologis lain di luar variabel penelitian tetap berpotensi memengaruhi kondisi individu. Oleh karena itu, hasil ini lebih tepat dipandang sebagai gambaran awal kecenderungan burnout. Ke depannya, penelitian dapat diperluas dengan jumlah sampel lebih besar, penambahan variabel psikologis, serta kolaborasi dengan ahli psikologi untuk menghasilkan evaluasi burnout yang lebih komprehensif dan akurat.
Co-Authors Imam Prayogo Pujiono Nugroho, Dicky Anggriawan Putri, Adhystha Az-Zahra Sabrina, Arum Rahma Putri Sofia, Lailatul Utomo, Surya Ardhiartha Putro